【航行者任務已經43年】航行者任務 40 年：航行者的最後自白

航行者號剛剛在太陽系外傳送回來的資料，發現了太陽釋放的一種新型電子爆發，再一次為科學作出貢獻。以下這篇是我在3年前寫的航行者自白，是我的自白系列之一，謹以此文向即將用盡能源的航行者號致敬。

//距離太陽 139.4935 天文單位，地球 139.2145 天文單位，相對太陽速度每秒 16.9995 公里。太陽系內帶電粒子讀數 0.2，太陽系外帶電粒子讀數 2.2。任務時間 39 年 11 月 15 日，通訊延遲 19 小時 17 分 49 秒。航行者 1 號通訊結束， over 。

噢，抱歉，傾聽者。我專注傳送當刻數據，忘記了自我介紹。您好，我是「航行者 1 號」，現正航向廣闊無垠的星際空間。

地球時間 1977 年 8 月 20 日，亦即 40 年前今天，我的兄弟「航行者 2 號」從地球出發，展開航行者任務。1977 年 9 月 5 日，我亦從地球出發，比航行者 2 號遲了兩個禮拜。我們的任務是探索太陽系巨型行星，主要是氣體巨行星木星和土星。探訪土星之後，我們延續任務，繼續飛往太陽系邊緣。旅途上，我們不斷把所見所聞傳回地球，幫助人類科學家了解宇宙。

雖然我比航行者 2 號遲了半個月出發，卻比他早 4 個月、在 1979 年 3 月 9 日抵達最接近木星的位置，因為我走的軌跡比較短。沿途我們為木星拍了很多照片，不過大部分都是在最接近木星的 48 小時內拍攝的，因為距離越近照片越清晰。除了相機之外，我們身上設有很多其他科學探測儀器，包括紅外線和紫外線光譜儀、三軸磁場探測器、離子能譜儀、帶電粒子和宇宙射線探測器、無線電天文儀器、偏振光儀、離子波儀等等。科學家們希望利用這些儀器收集的資料了解太陽系，所以我們就用無線電天線把所有數據都傳回地球。

我們發現了木星系統很多有趣的現象。例如，我發現木衛一「艾奧」上有強烈的火山活動，這是首次於地球以外天體發現活火山。航行者 2 號則發現了木星環，由於太暗淡，地球上的人根本察覺不到它的存在。我們收集的數據幫助科學家了解木星、木衛星、木星輻射帶以及木星環，很多人受這些發現啟發而成為科學家。

探訪木星之後，我們借助木星的引力加速，飛向土星。我在 1980 年 11 月 12 日來到土星大氣表面上約 12 萬 4 千公里的地方，發現了土星環結構原來很複雜，也測量了土星和土衛六「泰坦」的大氣。航行者 2 號則於 1981 年 8 月 25 日才到達土星，那個時候我已經開始向太陽系的邊緣進發。離開土星前，我們都看見了土星大氣之中閃耀著的美麗紫外線極光。我想，這就是科學引人入勝的地方。

航行者 2 號的軌跡雖然比我的長，他卻可以繼木星和土星後順道探訪天王星和海王星，使他成為了迄今唯一到訪過這兩個冰巨行星的太空探測器。他利用土星引力助推航向天王星，然後再利用天王星的重力飛往海王星。像這樣的木星、土星、天王星、海王星剛巧運行至同一方向，每 167 年才會發生一次。於 1986 年 1 月 24 日探訪天王星、1989 年 8 月25 日探訪海王星之後，航行者 2 號亦利用海王星的重力進行一次急轉彎，飛往太陽系邊際。

我們雖是兄弟，但其實從升空一刻起，就肯定永遠不能再次相見。我們都在完成太陽系巨型行星探索任務之後飛往星際空間，不過我們的航道各不相同。我航向太陽系北方，而航行者 2 號則往南方進發。再見了，我的兄弟，一路順風。

1990 年，一位叫做卡爾‧薩根的地球科學家，向我發送了一個請求：希望我在永遠離開太陽系之前，回頭為太陽系每一個行星成員拍攝最後一幅照片。水星太接近太陽而拍不到，因為來自太陽的強烈光線可能會損壞我的相機。火星的影象亦淹沒在相機內部太陽光散射之中。

其實，我很樂意在地球消失於無盡漆黑之前，再看一看這個故鄉。我把相機鏡頭對準地球，按下了快門。在這幅照片之中，地球比一個像素更小，只能看見黑暗中的一個小光點。卡爾‧薩根說，雖然這照片並沒有什麼科學價值，卻有著深刻的意義。每個人類、一切愛和恨，都發生在這個比一個像素更細小的星球之上。我希望這幅照片能夠使人類明白，渺小的生命在廣闊的宇宙面前是如何微不足道，卻又是如何無比珍貴。

1998 年 2 月 11 日，我超越了前輩「先鋒 10 號」，成為離地球最遠的人造太空探測器，全因我的速度是人類迄今為止所造的太空探測器之中最快的。先鋒 10 號和「先鋒 11 號」是分別於 1972 和 1973 年升空、首個拜訪木星和土星的太空探測器，因此是我們的前輩。

我們身上都帶著向地外智慧生命問好的禮物。

先鋒 10 號和 11 號各自帶著一塊鍍金鋁版，上面刻有氫原子超精細結構圖、地球人的模樣、太陽相對 14 個脈衝星的位置、太陽系示意圖，以及先鋒太空探測器的剪影和軌跡。

我和航行者 2 號則各自帶著一塊金唱片，裡面儲存了 115 幅卡爾‧薩根和他的團隊挑選的關於地球的照片和大自然的聲音，包括人類所知的科學知識、地球與各行星、母親餵哺嬰兒、奧運會比賽、天文望遠鏡的照片、不同天氣、各種動物叫聲、汽車、火箭和人類親吻的聲音等等，更記錄了長達 1 小時的人類腦波。

唱片裡亦儲存了不同文化的音樂和 55 種不同語言的祝福語。在唱片封套上，更刻有教導地外智慧生命如何讀取唱片內容的圖示，以及與先鋒任務差不多的科學和天文資訊。人類希望我們能夠作為太空使節，代表地球上的生命向其他銀河系居民表達祝福。

我在 2004 年 12 月 6 日首先穿過太陽圈終端衝擊波，也可說是太陽系的內邊界。太陽系邊緣是太陽風與星際物質相遇之地，兩者相撞會產生衝擊波。衝擊波以外就是日鞘，是飛往星際空間的最後一段路。航行者 2 號比我晚了兩年多，在 2007 年 8 月 30 日穿過太陽系另一邊的終端衝擊波，飛進日鞘。

2012 年 8 月 25 日，我走過日鞘，穿越日球頂層，終於正式進入星際空間。這裡是不受太陽風影響的未知國度，我又開始忙起來了，不斷把珍貴的星際空間數據紀錄下來，一一傳給地球上的科學家們。我所測量到的數據令科學家大開眼界，他們發現傳統的太陽圈模型是錯誤的。這些資料幫助他們建立了一個新的物理模型，我很高興在這麼遠的地方仍能為科學作出貢獻。

然而，縱使已經脫離太陽風影響範圍，我並未完全飛出太陽系。在這個區域，太陽引力仍然能夠吸引天體繞其運行。我仍要飛很遠很遠的路程，才能到達太陽系的真正邊界——奧爾特雲。科學家猜測，在距離太陽 2 光年的位置，即太陽與最近恆星「比鄰星」的一半距離，有一個由冰微行星構成的雲團，稱為奧爾特雲。這些冰微行星，應該就是長週期彗星的來源地。

可惜的是，未來當我終於抵達奧爾特雲的時候，我體內的核能電池早已用盡，再沒法為地球上的科學家檢驗他們的理論。到了 2025 年，我的所有儀器都會停止運作，我將不能再與你們說話。

300 年後，我會發現奧爾特雲真的存在嗎？幾萬年後，我將飛進真正的星際空間，遠離一切恆星的管轄範圍。真的會有外星生命發現我嗎？到時候，地球文明仍然存在嗎？我不知道。

我會帶著人類的願望，永遠徘徊在銀河系裡，直到宇宙終結。//

【新文章】慣性

在我所教導的一門科學通識課程 Our Place in the Universe 裡討論過一個問題：

自古希臘時期，對於宇宙的模樣有兩個主要的觀點：地心說（Geocentrism）和日心說（Heliocentrism）。地心說指地球是宇宙的中心，所有天體都環繞地球運動，而日心說則指太陽才是中心。直到16世紀，西方社會大多認為地心說是正確的。這基於幾點主要原因。一則太陽和所有天體東升西落是一般人每天也看得見的現象；二則天主教廷認為地心說符合聖經，不允許人們討論日心說。

三則比較複雜。當年的學者普遍認為物質分成兩種：地上的和天上的。地上的物質必然向著宇宙的中心（即地球的中心）掉落（縱使他們並不認為地球會運動，但已經了解到地球是球狀的），而天上的物質則環繞宇宙中心運行，不會掉落。因此，假使地球真的在運動（這並不必然代表太陽是宇宙中心），那麼當一個人站在原地不動、掉落一個物件時，該物件理應掉在該人的「後方」，因為在物件掉落的過程中，地球已經運行到另一個位置了。而我們都知道，每次掉落東西時，物件都只會落在自己的腳邊。因此，他們認為地球並不會運動，運動的是太陽。

第一點其實比較容易提出相反的意見，因為西方學者在很早以前就已經知道幾何學上不難建構出一個日心說模型，能夠解釋行星和恆星在天上的運動。他們知道，恆星之間不會移動，只會有每日東升西落的集體運動，而行星卻除了東升西落之外，相對背景星空亦會移動，甚至有時候會出現逆行的情況。事實上行星和恆星的運動方式不同，就是區別出行星的原因，行星（planet）本意指「遊蕩的星星」。到了16世紀，哥白尼提出的日心說模型為了解釋日漸精準的天文觀測（依然只靠肉眼，望遠鏡仍未被用於天文觀測之上），其複雜程度其實與地心說模型（主要是2世紀的托勒密理論）不遑多讓。至於第二點其實是對第一點的補足和對異見的禁制。既然地心說可以解釋天文數據，又得到聖經的背書，那麼它就一定是正確的，因為因上帝啟示而寫出的聖經是不會有錯的。誰提出相反觀點，誰就是異端，需要接受宗教法庭的審判。因此，令社會上大多數人都避談日心說的主因，是天主教廷的極權白色恐怖。

至於第三點，人們本以為這是個無懈可擊的論點，因為即使拋開上述兩點，地球不動這個經過實驗驗證的結論似乎也是堅不可破。然而17世紀的伽利略做了個很簡單的實驗，證明這個論點有一個根本性的問題。

伽利略的實驗非常簡單，你我也可隨時重複這個實驗：在一艘行進中的船上掉落一個物件。結果所有人都知道，就是物件會掉落在腳邊，就如同站在地面上靜止不動時，掉落物件的結果一樣。然而，如果我們不是與伽利略一起在船上，而是站在岸上看著伽利略在船上做這個實驗，我們看見的物件軌跡就不是一條直線，而是一條拋物線，因為船正在行進當中。

因此，基於同樣道理，即使地球在行進當中，掉下的物件都會與地球一同前進。伽利略發現了慣性定律。

這裡有一點要注意。我留意到有些同學會以為這實驗證實了地球在運動，但這是個錯誤的結論。伽利略這實驗所證明的，只是上述「認為日心說是錯誤的第三點理由」並不成立。既然船是在地球表面運動，那麼無論假設地球動或不動也好，物件都應該掉落在船的後方。因此，物件隨船的行進方向掉落的這個結果，只代表地球並不一定不動而已。話雖如此，這個結論在當年的人們來說是震撼性的，因為它顛覆了古希臘（主要以亞里士多德和托勒密為首）的物理理論。

慣性（inertia）的發現，可說是現代物理學正式誕生的一刻。牛頓力學和愛因斯坦的相對論，都把慣性參考系放在一個特殊的地位，與其他非慣性參考系分隔開來。簡單地說，慣性就是一個物體維持其運動狀態的傾向。或者（不太嚴謹但又不太離譜地）我們可以說動量（momentum）就是量化慣性的方法。直到愛因斯坦在1915年發表完整的廣義相對論，才對慣性和非慣性參考系之間的異同有更深的了解。

在傳播科學知識的過程中，我也發現了人的另一種「慣性」。那是一種思考的慣性。我發現（包括我自己在內）人會以習慣的方式去思考問題。換句話說就是雖然最終結論可能是一致的，但各人會以不同的思路出發，著重重點可能都不相同。不過這是完全沒有問題的。正因為不同的人會有不同的思維模式，世界上人與人之間的交流才會這麼豐富和有趣。

最常見利用不同思路達到一致結論的領域，應該是數學和科學。數學有邏輯上的絕對性，科學亦有大自然作為最高法院，兩者的真確性並不受人類的意見所左右。這就好像用兩種方法證明同一個數學定理，或者用兩種實驗證實同一個科學理論。

但令我不解的是，有種思考慣性是會傾向把事實扭曲來迎合個人立場。當事實與他們的認知不同的時候，他們會更堅定地相信自己的想法，否認事實或者用各種陰謀論去解釋事實與他們的信念之間的落差。心理學裡，這叫做 backfire effect。

我舉一個例子。有些人到現在仍然相信地球是平的、是宇宙的中心，他們會用上述第三點去反駁「地球環繞太陽運行」的客觀科學事實，但他們同時亦能理解物理學中的慣性定律。他們也會利用牛頓力學駕駛車輛，卻不理解這在一個平的世界上會導致什麼不同的結果；會運用應用了廣義相對論的全球衞星定位系統，卻不相信人類曾上太空；會相信自己 Google 出來的陰謀論是正確的，卻認為同樣能被 Google 出來的科學資訊都是謊言。這種對固有想法的「慣性」有可能是人類演化遺留下來的自我保護機制，不惜犧牲事實、邏輯和理性也要「捍衛」自己的信念，甚至認為自己才是「理性」的，其他人要不是被陰謀論所欺騙，就是參與陰謀論的一份子，迫害他們這群「覺醒者」。

發現物理學的慣性定律是人類邁向現代文明的里程碑。我希望人人都能拋開對固有想法的「慣性」，保有理性的自由意志，開創人類未來新的一頁。

AI新用法！人工智慧助攻 翻譯破損石碑上的古希臘文

匯流新聞網 2020/05/03 04:22

匯流新聞網記者王佐銘／綜合報導

AI又有新功能了，拿來翻譯殘缺的古希臘碑文。一直以來，機器學習跟AI多是被用來找行星、預測天氣、人臉辨識、換臉、打遊戲，現在在學術領域上，有多了一項可以幫忙的地方。

隸屬Google、打造出AlphaGo的人工智慧公司DeepMind，最近成功發展出一套能幫助學者明白跟重現破損石碑上的部分古希臘碑文的AI系統。過去，這些可能是由陶土、石頭或金屬打造的古碑上寫滿了各種碑文，但它們經常在被發現時都是有破損或殘缺的情況，所以上面的文字可能經常文不對題，這樣一旦破譯錯誤就會影響句子或段落，甚至讓整體文字顯得非常奇怪。

而DeepMind打造的這套名叫「Pythia」的AI系統，則能幫助學者們在遇到這種困難時，挖掘出更多可能性。就像其他AI一樣，Pythia的團隊先是通過一個非凡的（nontrivial）線性通訊模型，將世界上最大的古希臘碑文資料庫轉換成一種機器學習系統能夠理解的語言，進而以此為基礎打造一套能夠準確預測字母排列位置的演算法。

至於Pythia預測結果的準確率也還不錯，工作人員試著讓一群多年破譯古希臘碑文的牛津大學博士生跟Pythia進行同樣的碑文測試，最終結果，博士生們的準確率是43%，而Pythia則有接近70%的準確度，而且Pythia的正確預測，有73%都是來自它先前20次的破譯建議。

雖然Pythia暫時還無法獨自完成破譯，但實際上它也的確不用這麼做，因為如果沒有人類，它大概也不可能會進化到自己訓練自己來預測文字位置。Pythia現在最重要的作用，還是在於幫助學者在遭遇困難時，提供一個新的可能性來幫助參考，同時提升整體破譯速度跟準確度。

資料來源：https://times.hinet.net/mobile/topic/22886506?fbclid=IwAR34orz4jOFajTylG38IT-XAOrmOdvXLGSogPtsn5p9cDjsSDS3qMTnCtdY